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TOPSIS法与神经网络在卫生科技人员科研业绩评价中的应用被引量：6: 2005年; 利用TOPSIS法和神经网络对卫生科技人员科研业绩进行综合评价。对量化评价结果与同行评价实际结果进行比较和分析。TOPSIS法评价结果与实际同行评价结果的符合率为73.2%和86.1%;网络评价结果其符合率为90%和75%。TOPSIS法和神经网络可在科研业绩评价中取得较满意的实施效果,从而为科研量化工作提供可与同行评议互为补充的有益的参考。; 王孝宁黄亚明何钦成; 关键词：科研业绩评价神经网络 TOPSIS法

TOPSIS法在科技人员业绩评价中的应用被引量：23: 2004年; 目的 :建立一个科学、客观、公正、可量化的卫生科技人员业绩评价方法。方法 :针对多指标评价体系综合评价时广泛采用的线性加权求和法的弊端 ,首次在卫生科技人员科研业绩评价中引入理想状态空间的理论 ,利用逼近理想解的排序法 (TOPSIS法 )建立综合评价的数学模型。并在我校专业技术职务评聘中应用此模型予以检验。结果 :TOPSIS法的量化评价结果与同行评议的实际结果具有较高的符合率。结论 :本文所提出的综合评价方法更趋科学性、客观性、公正性和可行性 ,可为科学量化工作提供有益的参考。; 何钦成王孝宁韩大勇郭继军; 关键词：同行评议 TOPSIS法科研业绩

依据期刊论文领域影响因子计算新的期刊影响因子的尝试被引量：4: 2007年; 针对现行期刊影响因子计算方法的不足,为力求克服不同学科和领域间引证行为的差异,本研究尝试一种新的期刊论文影响因子计算方法,以每篇论文被引次数与其研究领域或研究方向中其他论文总被引频次之比,即该论文的被引率(论文IF值)作为“标准化”的手段,对期刊的IF值进行标化,并与《期刊引文报告》的期刊IF值做相关性分析,从而证实新的“标化”期刊IF值是合理的并使相同和不同学科期刊的影响力具有可比性。; 黄亚明何钦成杨达; 关键词：期刊影响因子被引率

基于神经网络的卫生科技人员科研业绩评价被引量：18: 2004年; 目的　目前 ,关于科研评价的诸多方法中 ,多数从专家为评价指标赋权出发 ,没有完全摆脱人为主观因素的影响。本研究拟利用多层感知器 (ConjugateGradientDescent)算法对卫生科技人员的科研业绩进行综合评价。方法　利用我校 2 0 0 2年拟晋升副高级职称专业技术职务 (70人 )和正高级职称专业技术职务的人员 (4 8人 )数据资料 ,结合科学计量学方法 ,拟定并筛选出能够反映科技人员既往和现今科研业绩的评价指标体系并科学地量化处理。然后利用Statis ticaNeuralNetworks软件 ,采用多层感知器 (ConjugateGradientDescent)算法进行数据训练。结果　经过数百次数据训练 ,得出理想的网络。网络评价与实际同行评议结果的符合率分别达到 90 %和 75 %。结论　只要确定了合理的评价指标体系并将之科学地转换为量化的变量值 ,同时具备足够的样本量 ,神经网络在科研业绩评价进而在其他科研评估研究与实践中是一种非常理想的方法。; 黄亚明何钦成王孝宁郭继军; 关键词：神经网络卫生科技人员科研业绩科学计量学人力资源管理

期刊影响因子等级区域赋分方法的分析与改进被引量：9: 2003年; 简介金碧辉教授提出的期刊影响因子等级区域赋分方法,探讨其在科研绩效评价实践中可能出现的一些与实际经验不符的问题,并提出改进的方法,以期在评价期刊学术质量时能够得到更为精确、更为符合实际的结果。; 何钦成王孝宁郭继军

TOPSIS法和RSR法评价医院综合效益变化的比较研究被引量：23: 2008年; 杨永利何钦成黄亚明; 关键词：TOPSIS法医院综合效益综合效益评价医院管理水平

基于文献计量学研究方法的科技论文定量评价被引量：37: 2004年; 通过选用文献计量学指标,利用改进的期刊影响因子等级区域赋分方法,同时引入不同排序著者的贡献率指标,综合确定科技论文定量评价的数学模型,并通过实测数据初步探讨了在多单位(学科)、大规模(数量)的科技人员论文评价中,为科研管理工作提供一种可与同行评议互为补充的评价方法的可能性。; 王孝宁何苗何钦成郭继军韩大勇; 关键词：文献计量学研究方法科技论文数学模型

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辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(20124346)